来源：计算机世界
边缘计算正在改变全球数百万台设备处理和传输数据的方式。互联网连接设备(IoT)的爆炸式增长和需要实时计算能力的新应用正在推动边缘计算系统的发展。
5G无线等高速网络技术使边缘计算系统能够加速创建或支持实时应用，如视频处理和分析、自动驾驶汽车、人工智能和机器人。
虽然边缘计算的早期目标是解决物联网产生的数据增长带来的为长距离数据传输提供带宽的成本，但需要在边缘处理的实时应用的兴起也在推动这项技术向前发展。
边缘计算是什么？
Gartner将边缘计算定义为分布式计算拓扑的一部分，其中信息在边缘附近处理，设备和人员在边缘生成或使用信息。
一般来说，边缘计算使计算和数据存储更接近生成数据的设备，而不是依赖可能在数千英里之外的数据中心。这样做是为了数据，尤其是实时数据，不会受到影响应用程序性能的延迟问题的影响。此外，许多企业可以通过在本地执行处理来节省资金，并减少需要在集中或基于云的位置处理的数据量。
边缘计算是由于物联网设备的快速增加而发展起来的，这些设备连接到互联网上，从云中接收信息或将数据传输回云中。许多物联网设备在运行过程中会产生大量数据。
想想在工厂车间监控生产设备的设备，或者从远程办公室发送实时图像的联网摄像机。尽管生成数据的单个设备很容易在网络上传输数据，但当同时传输数据的设备数量增加时，问题就会出现。不仅只有一台摄像机传输实时图像，还有数百台这样的设备。延迟不仅会影响画质，带宽成本也可能很高。
边缘计算的工作原理。
对于许多这样的系统，边缘计算硬件和服务充当处理和存储数据的本地源，这有助于解决这个问题。例如，边缘网关可以处理来自边缘设备的数据，然后只通过云发回相关数据，从而降低带宽要求。或者以实时应用需求为例，边缘网关可以将数据发送回边缘设备。
这些边缘设备可能包括许多不同的设备，例如物联网传感器、员工的笔记本电脑和最新的智能手机、安全摄像头，甚至办公室休息室的联网微波炉。边缘网关本身也被认为是边缘计算基础设施中的边缘设备。
边缘计算的几个用例
有多少用户就有多少不同的边缘用例：每个人的具体环境不同，但有几个行业尤其处于边缘计算的前沿。制造业和重工业使用边缘硬件来支持不能容忍延迟的应用程序，因此工厂和车间中重型机械和设备的自动协调等任务所需的处理能力接近需要这种能力的地方。Edge还允许这些企业在机器附近集成物联网应用程序(如预测性维护)。同样，农业用户可以使用边缘计算作为收集层，从许多联网设备收集数据，包括土壤和温度传感器、联合收割机和拖拉机。
不同类型的部署需要不同的硬件。例如，工业用户将非常重视可靠性和低延迟，需要能够在工厂和车间的恶劣环境中运行的强化边缘节点和专用通信链路(专用5G、专用Wi-Fi网络甚至有线连接)来实现他们的目标。相比之下，接入网络的农业用户也需要加固的边缘设备来应对户外部署，但网络连接可能有很大不同——协调重型设备的移动可能仍然需要低延迟，但环境传感器对距离的要求可能更高，对数据的要求可能更低——LP-WAN连接、Sigfox或类似的连接技术可能是最佳选择。
其他用例带来了完全不同的挑战。零售商可以使用边缘节点作为店内信息交换中心，以支持各种功能，将销售点数据与有针对性的促销活动联系起来，跟踪客流等。从而实现统一的门店管理应用。这里的连接部分可能很简单：每个设备都使用内部Wi-Fi；它可能更复杂，使用蓝牙或其他低功耗连接来支持流量跟踪和促销服务，而Wi-Fi则保留给销售点和自助结账。
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